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基于驱动基因状态预测NSCLC术后生存结局

2024年12月06日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

在晚期肺癌中，临床医生已经认识到驱动基因状态与患者生存结局的关系。国家呼吸医学中心（广州医科大学附属第一医院）梁文华教授研究团队基于上千例NSCLC患者数据，进一步探索了驱动基因状态预测早期NSCLC术后生存结局的可行性。相关成果已于2023年ESMO大会上公布，本文对此进行简要解读和分享，希望能为医务工作者提供新的科研和临床参考，造福更多肺癌患者。

背景

非小细胞肺癌（NSCLC）是一种异质性疾病，存在多种驱动基因及其突变。目前，不同驱动基因型NSCLC患者术后生存率的差异尚未可知。本研究团队此前构建了一个临床列线图模型，可以有效地预测NSCLC患者的术后生存率（C指数0.71），但尚不清楚将驱动基因状态与临床因素列线图模型进行整合是否会提高其预测效能。

研究方法

在广州医科大学附属第一医院收集了六种不同驱动基因状态的患者数据。收集患者临床特征和预后数据。对比不同基因型患者的总体生存率（OS）、无病生存率（DFS）和无复发生存率（RFS）。使用上述数据对先前构建的列线图模型进行外部验证，并在不同基因型的人群中评估了其预测性能。此外，通过整合基因型构建了一个新的生存结局预测模型，并将其预测效能与原始模型进行对比。

结果

共有1397例患者被纳入分析。入组患者的驱动基因状态如图1所示。不同驱动基因型患者的OS（P<0.05）、DFS（<0.05）和RFS（P<0.05）存在显著差异（图2）。

图片1.png 图1、入组患者的驱动基因状态

图片2.png

图2、对比不同驱动基因状态患者的术后DFS（A）、RFS（B）和OS（C）生存曲线

先前的临床因素列线图模型在当前队列中表现出良好的泛化能力（C指数：0.71，95%CI：0.68-0.74）。然而，该模型的预测效能在不同基因型之间存在差异。临床因素预测模型在携带EGFR L858R突变、EGFR 19号外显子缺失突变和野生型的患者中表现出良好的适用性，但在携带罕见EGFR突变、RAS/BRAF突变和基因融合的患者中表现较差。整合基因型后的新预测模型略微提高了先前临床模型的预测效能（C指数：0.74 vs 0.71）（图3）。

图片3.png 图3、整合基因型后的OS列线图模型（A）及其校准曲线（B）

结论

不同基因型的NSCLC根治术后患者表现出不同的预后结局。先前的临床因素预测模型在某些驱动基因亚型中保持了良好的预测效能。此外，将基因分型与临床风险因素结合可略微改善模型的预测效能。

参考文献

本文主要参考Huiting Wang, et al. Postoperative survival prediction in non-small cell lung cancer patients based on driver genotypes. 2023 ESMO Abstract #1272P; Annals of Oncology (2023) 34 (suppl_2): S732-S745. 10.1016/S0923-7534(23)01265-6。

本材料由阿斯利康提供，仅供医疗卫生专业人士参考

审批编号CN-148904 过期日期2025-3-3

责任编辑：肿瘤资讯-Yuno
排版编辑：肿瘤资讯-Julian

2024年12月09日

孙超敏

嵊州市人民医院 | 呼吸内科

非小细胞肺癌（NSCLC）是一种异质性疾病，存在多种驱动基因及其突变

2024年12月08日

李静

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好好学习天天向上

2024年12月08日

王郭虹

桂林市第二人民医院 | 肿瘤科

驱动基因是肿瘤发生发展的重要因素，也是靶向治疗中理论基础。